大數(shù)據(jù)和智能制造給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了巨大沖擊，強(qiáng)大的工業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)將成為制造企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將顯現(xiàn)出更大的戰(zhàn)略價(jià)值。

2014年，三一集團(tuán)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，通過自主研發(fā)了大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與分析平臺(tái)即“ECC的客戶服務(wù)平臺(tái)”，能夠?qū)崿F(xiàn)雙向的交互以及對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制，可將20多萬臺(tái)客戶設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行情況的數(shù)據(jù)通過傳感器傳到后臺(tái)進(jìn)行分析和優(yōu)化，最終目的是實(shí)現(xiàn)低成本海量設(shè)備數(shù)據(jù)接入與分析，敏銳洞察用戶行為，全生命周期閉環(huán)反饋。用戶可通過網(wǎng)頁或手機(jī)APP，隨時(shí)隨地掌握機(jī)器各方面的狀態(tài)?！癕2M遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺(tái)”實(shí)行規(guī)?；逃?，則建成了國(guó)內(nèi)首家工程機(jī)械物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)控制中心。

實(shí)際上，為了使得工業(yè)數(shù)據(jù)能夠最終形成商業(yè)機(jī)會(huì)，我們有四個(gè)方面需要關(guān)注：

1.溝通。即設(shè)備環(huán)境信號(hào)識(shí)別。信號(hào)識(shí)別的關(guān)鍵點(diǎn)是信息收集過程中實(shí)時(shí)性還不夠，信號(hào)識(shí)別的對(duì)象不夠完整和全面，這是建立工業(yè)大數(shù)據(jù)能力需要考慮的第一個(gè)問題。

2.集成與融合。即大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。所謂融合就是說，OA、知識(shí)庫、ERP、采購系統(tǒng)等所有的可觸摸和非可觸摸的數(shù)據(jù)都應(yīng)該串聯(lián)起來。我們整個(gè)串聯(lián)工作還有非常漫長(zhǎng)的路要走。

3.分析與決策。我們大數(shù)據(jù)的建模能力不差。缺的是我們對(duì)行業(yè)理解的投入以及形成模型的能力，以及不斷推倒重建和調(diào)整的持續(xù)投入，因?yàn)樽龀鲆粋€(gè)好的模型，可能花很多年，而且要不斷的去修正，這種能力不是一觸即發(fā)的，需要大家注意。

4.創(chuàng)建顛覆性的自助服務(wù)文化。機(jī)器能夠自我學(xué)習(xí)和自我調(diào)節(jié)。通過焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移到不可見的因素，數(shù)據(jù)給了我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新的全新多視角，最終導(dǎo)向了革命性的商業(yè)機(jī)會(huì)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)／物聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和工業(yè)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，以及制造業(yè)中與之相關(guān)的預(yù)測(cè)性分析，和資產(chǎn)密集型部門的興起，使“資產(chǎn)性能管理”或APM成為這一輪信息化與智能化建設(shè)的一個(gè)焦點(diǎn)。

從狹義的保守派來看，資產(chǎn)性能管理重點(diǎn)應(yīng)該是對(duì)資產(chǎn)性能的“控制和決策的技能”。而從廣義的定義上看管理，我們也會(huì)包括“控制資產(chǎn)性能的行為”管理這個(gè)層面。

雖然狹義與廣義之間有些微妙，但有助于解釋資產(chǎn)性能管理從單點(diǎn)解決方案，變?yōu)閷?shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)的方法的演變的思路。這種方法涵蓋了從對(duì)資產(chǎn)設(shè)備狀況原始數(shù)據(jù)從收集到用于記錄、計(jì)劃和安排維修活動(dòng)的企業(yè)資產(chǎn)管理應(yīng)用程序。因此，我認(rèn)為，資產(chǎn)性能管理是一種支持卓越運(yùn)營(yíng)的商業(yè)流程。

強(qiáng)化及高度重視大數(shù)據(jù)應(yīng)用

三一重工開展的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要在以下幾個(gè)方面：預(yù)測(cè)宏觀環(huán)境、分析產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、預(yù)測(cè)配件需求。

智能設(shè)備的未來，一定是能夠自主評(píng)估健康狀況和退化情況并主動(dòng)預(yù)防潛在性能故障，并且做出維修決策。要實(shí)現(xiàn)健康條件評(píng)估，就需要利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法分析從機(jī)械設(shè)備及其周邊環(huán)境中的數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)設(shè)備條件信息可反饋至機(jī)械控制器以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制，同時(shí)信息也會(huì)反饋至設(shè)備管理人員方便及時(shí)維修。操作員可根據(jù)每臺(tái)設(shè)備的健康條件平衡和調(diào)節(jié)每臺(tái)設(shè)備工作量和工作壓力，從而最大程度優(yōu)化生產(chǎn)和設(shè)備性能，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)檢修計(jì)劃的智能決策。

從長(zhǎng)期看，硬件制造端的價(jià)值在不斷降低，智能化產(chǎn)品的價(jià)值將不斷提升。大數(shù)據(jù)和智能制造給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了巨大沖擊，強(qiáng)大的工業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)將成為制造企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將顯現(xiàn)出更大的戰(zhàn)略價(jià)值。